Wissensbasierte Agenten für fortgeschrittenen Informationszugang

Project number: Forschungsprojekt P 13871 Project title: Wissensbasierte Agenten für fortgeschrittenen Informationszugang Principal investigator: Thomas EITER Approval date: 11.10.1999 ABSTRACT OF THE PROJECT Die Bedeutung des Zugriffes auf Daten und Information, welche in weit verstreuten Quellen liegen und durch globale Netzwerke wie etwa das Internet verbunden sind, wächst in drastischer Weise an. Die riesige Datenmenge von größtenteils unstrukturierter, heterogener Information, wie sie im Internet vorhanden ist, stellt eine enorme Herausforderung an bestehende Suchmethoden dar. Es gibt im Moment zwei Ansätze um mit diesem Problem umzugehen: die erste Möglichkeit basiert auf Software Robotern die selbstdndig das Internet durchsuchen; die zweite Möglichkeit ist der Einsatz von speziellen Informationsagenten in einer genau definierten Multi-Agenten Architektur. Der erste Ansatz ist im allgemeinen nicht schr effizient, da die Suchresultate größtenteils irrelevante Information enthalten die der Benutzer selbsttätig herausfiltern muß; bekannte Suchmaschinen wie Alta-Vista oder Yahoo gehören zu dieser Kategorie. Eine wesentlich effizientere Methode stellt der Ansatz mittels Multi-Agenten Architektur dar. Ein solches System umfaßt verschiedene Arten von Agenten, mit jeweils spezialisierten Aufgaben, die miteinander kooperieren um die gestellten Aufgaben zu erfüllen. Eine wichtige Eigenschaft von Agenten ist die Fahigkeit rational zu handeln. Diese Fähigkeit ist besonders ftir die Entscheidungsfindung von Aktionen in einer gegebenen Situation wichtig. Der Agent sollte in der Lage sein, vernünftige Schlüsse zu treffen, auch wenn die gegebene Information unvollstandig oder mangelhaft ist. Um das Verhalten eines Agenten in allgerneiner Weise zu verstehen, ist es notwendig, entsprechende Formalismen und Methoden zu besitzen. Auf diesen Punkt wird jedoch bei den bestehenden Multi-Agenten Ansdtzen nur unzureichend eingegangen. In diesem Projekt planen wir die Erforschung von Methoden und Techniken für intelligente Informationssuche in einem Multi-Agenten System, wobei besonderer Wert auf die Untersuchung formaler Beschreibungen mit wohldefinierter Semantik gelegt wird. Es ist geplant, Methoden aus dem Bereich der Wissensreprasentation heranzuziehen, um zu untersuchen, inwieweit diese für den Einsatz von intelligenten Informationsagenten mit fortgeschrittenen Inferenzmechanismen - wie der Behandlung unvollstandiger Information und Präferenzen - geeignet sind. Den speziellen Anforderungen, die Informationsagenten bedingen, muss mit entsprechenden Adaptierungen und spezifischen Methoden Rechnung getragen werden. Diese sollen, zusammen mit geeigneten Algorithmen, im Zuge des Projektes erforscht werden. Die Ergebnisse dieser Untersuchungen werden dann anhand einer konkreten Anwendung in die Praxis umgesetzt, wobei ein entsprechender Prototyp im IMPACT Agentensystem realisiert werden soll.

Wir haben wissensbasierte Komponenten für intelligente Informationsagenten entwickelt, welche auf formalen Methoden beruhen und die es ermöglichen auf intelligente Weise Wissensbasen zu aktualisieren und Informationsquellen auszuwählen. Die Suche nach spezifischer Information im Internet steht zur Zeit einer Reihe von Problemen gegenüber, die sich einerseits auf die große Anzahl verfügbarer Informationsquellen und andererseits auf deren immanente Heterogenität zurückführen lassen. Ein vielversprechender Ansatz zur Lösung der komplexen Probleme, die in diesem Zusammenhang auftreten, ist der Einsatz von Informationsagenten in Multi-Agenten Systemen, in denen mehrere Informa-tionsagenten kooperieren, um gemeinsam schwierige Aufgaben der Informationsbeschaffung zu lösen. Ein intelligenter Informationsagent entwickelt dabei besondere Fähigkeiten, indem er logisches Schließen auf eine Wissensbasis anwendet, die auf formalem Wissen über die jeweilige Aufgabe und auf Hintergrundwissen über den Problembereich basiert. In diesem Projekt wurde untersucht, welche Rolle deklarative Methoden der logischen Programmierung in der Entwicklung von Komponenten für intelligente Informationsagenten spielen können. Es wurde zunächst das Problem betrachtet, eine Wissensbasis, in geeigneter Wiese zu aktualisieren. Dies ist deshalb von besonderer Bedeutung, da von einem intel-ligenten Informationsagenten erwartet wird, dass er sich an Änderungen seines Umfeldes entsprechend anpaßt. Es wurden sogenannte "Update Agents" entwickelt und als IMPACT-Agenten implementiert, die diese Aufgabe lösen, indem sie einer formalen Strategie folgen. Diese Agenten zeichnen sich durch ihre klar definierte Semantik aus und sind darüberhinaus in der Lage, mit unvollständiger sowie inkonsistenter Information umzugehen. Desweiteren widmeten wir uns einer konkreten Aufgabe von Informationsagenten, nämlich der Auswahl geeigneter Informationsquellen, und entwickelten dafür einen intelligenten "Site-Selection Agent". Das Problem hier ist es, für eine Benutzeranfrage aus einer Menge von Informationsquellen jene Quelle für die Beantwortung der Anfrage zu ermitteln, sodass die Qualität des Ergebnisses in Bezug auf verschiedene Kriterien (z.B. Kosten) für den Benutzer möglichst groß ist. Wir haben dafür einen wissensbasierten Ansatz entwickelt, der Benutzeranfragen formal analysiert und Hintergrundwissen über die Domäne der Anfrage benutzt, um die vielversprechenste Informationsquelle herzuleiten. Wären wir beispielsweise am Datum der Veröffentlichung des Films "Arsen und Spitzenhäubchen" interessiert und könnten aus dem Hintergrundwissen herleiten, dass Cary Grant darin spielte und gäbe es weiters eine Quelle mit ausführlichen Informationen über Cary Grant, dann sollte diese Quelle zur Beantwortung herangezogen werden, obwohl Cary Grant nicht ausdrücklich in der Anfrage vorkommt. Zum Zwecke der Automatisierung derartiger Entscheidungsprozesse wurde, unter Zuhilfenahme des Wissensverarbeitungs-Systems DLV und dessen Front-end PLP für logische Programme mit Prioritäten, eine "Site- Selection" Komponente für intelligente Informationsagenten implementiert. Experimentelle Ergebnisse wurden anhand einer repräsentativen Beispielanwendung aus dem Kinofilmbereich gewonnen und analysiert.